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數據分析幫助HCSC掌握了醫療服務提供商的脈動

[日期:2019-04-25] 來源:企業網D1Net  作者: [字體: ]

  這家非營利性醫療保險公司正在使用機器學習和預測分析技術來提供一個更好的健康結果和更具成本效率的醫療服務網絡。

  對于一個醫療保險公司來說,評估醫療的成本效率和質量是一項長期存在的挑戰,而患者可能會因為某個問題而去拜訪無數的醫生、專家、醫院和其他的醫療服務提供者,這更是加劇了這一挑戰。醫療保健服務公司(HCSC),一家為美國近1500萬會員提供服務的非營利性醫療保險公司,則正試圖通過結合數據分析和機器學習技術來應對這一挑戰。

  HCSC負責應用程序開發的副總裁Marv Richardson解釋說:“我們希望通過提供正確的信息來幫助我們的服務提供商提高他們的護理質量并減少護理成本,這樣他們就可以更好地與其他提供商比較他們的結果和治療方法。”

  HCSC擁有超過22000名員工,是藍十字和藍盾協會(Blue Cross and Blue Shield Association)在伊利諾伊州、蒙大拿州、新墨西哥州、俄克拉荷馬州和德克薩斯州五個州的授權機構。為了更好地服務于它的成員,它將在一個地理區域中的同一組服務提供商捆綁在了一起。捆綁的內容可能包括醫院系統、醫生團體、脊椎按摩療法和物理治療等不同部分。

  “我們希望能夠及時了解這些群體的治療進展情況,這樣我們就能以一種對客戶來說較好的方式組合這些網絡,”Richardson說。

  為此,從2017年7月開始,Richardson的團隊專門開發了兩個平臺:供應商和網絡決策分析(PANDA)和供應商電子質量情報(EQUIP)。這些平臺通過HCSC的供應商績效和分析報告(PAR)工具交付給了供應商。PANDA,EQUIP和PAR的結合為HCSC贏得了Digital Edge 50 Award的數字創新獎項。

  醫療服務的評價基準

  PANDA可用于幫助比較提供商與在類似市場中為會員提供類似服務的同行的績效。與此同時,EQUIP可以將供應商的質量與認證機構和政府項目贊助商制定的國家標準進行比較。這些平臺利用了兩年以來的供應商索賠數據,每六個月更新一次。然后,PAR能夠以提供商為中心的視圖交付數據,允許提供商比較質量、效率、風險調整、醫療使用和藥房成本。

  “我們正在給他們提供關于他們在接受特定治療時的詳細信息,”Richardson說。這樣就可以了解他們是否提供了比其他醫療機構更具性價比的健康服務,亦或是不如另外一組提供商。

  這種比較很少是可以一言而喻的。一個提供商可能比另一個結果更糟,但也可能是因為它們一開始就面臨著需要處理更具健康挑戰的人群。

  “我們使用機器學習算法來觀察人群的風險,并將其反饋到我們獲得的健康結果當中,然后利用精算師團隊的一些專業知識將其標準化,”Richardson解釋說。

  該模型使用機器學習來驅動一個增強了的預測分析模型,該模型可以從數據中學習并識別模式,從而更好地檢測提供商們潛在的性能驅動因素。它會根據護理類型來評估索賠,并將每個提供商的成本與同行的類似治療進行比較。HCSC利用這些平臺的結果來構建性能更好的供應商網絡以及改進現有網絡。

  這讓HCSC的提供商對患者與會員之間的互動有了更深入的了解。這些信息包括這些會員的所有會議和臨床數據,例如他們經歷的測試以及這些測試的結果。

  “這是一個非常深入的數據集--比我們過去所擁有的都更加詳盡,”Richardson說。

  確保分析成功的伙伴關系

  雖然提供商只會看到他們自已的那部分數據,但HCSC卻能對所有提供商所有會員的情況有一個完整的視圖。例如,如果一名會員正在接受膝關節置換手術,提供商將有權訪問有關該手術的所有信息。但是HCSC還能夠了解有關于病人的其他有價值的信息,比如他們可能服用的處方,他們在膝關節置換手術之前接受過的治療,以及接下來可能安排的治療。

  “我們擁有了關于會員的完整信息,以及提供商提供的關于病人的完整的信息,當你把這兩方面的信息結合起來的時候,你就會得到一個很強大的信息集,它可以為你的治療提供實現各種分析和機器學習的基礎,”Richardson說。

  Richardson的應用團隊與業務部門建立了牢固的合作伙伴關系。他指出,在他的團隊的支持下,企業開始對這些項目進行了銷售。

  “如果我們能夠在幫助我們的供應商提供更好的醫療服務的同時以更好的方式構建我們的網絡,這對我們內部來說便是一筆相當不錯的買賣,因為這正是我們的使命所在,”他說。“從成本和結果的角度來看,這樣的結合可以使護理更加有效,這是HCSC很重視的事情。”

  為了確定需求,Richardson和他的團隊與提供商的外部焦點小組進行了合作,以了解對他們有用的信息類型。在內部,應用程序團隊則與HCSC的健康分析團隊合作,在該團隊的幫助下識別數據,以便將其添加到HCSC的數據湖中并進行清理。HCSC的業務團隊擁有自己的數據分析團隊和數據科學家,因此Richardson的團隊也需要與他們進行緊密合作。

  “我們會提供基礎和數據,然后與我們業務領域的數據科學家進行合作,這樣他們就可以利用他們對特定業務需求的更深入的知識,應用數據科學算法、機器學習算法等來獲得正確的答案,”Richardson說。

  他指出,大的挑戰是將所有不同的數據元素以一種對提供商有意義的方式組合在一起。

  “對供應商而言,重要的不是單一的索賠,”他說。“單個的案例對他們來說沒有多大意義。”

  以膝關節手術為例。這似乎只涉及到一個單一的主張,但事實并非如此。還包括手術前的診斷,手術本身,手術的潛在并發癥,物理治療,隨訪,處方等等。所有這些都是一次單獨的索賠所需要了解的內容,但被HCSC歸到了“護理事件”一類當中。為了正確評估這些數據,HCSC需要比較同等的治療情況。

  “正如你所想象的那樣,關于哪些東西適合而哪些不適合,需要進行很多復雜的考量,”Richardson解釋說。“也許你在從膝蓋手術中恢復時會感染鏈球菌,但這與你的膝蓋手術沒有關系。所以這不會被納入考慮。將臨床知識嵌入到分析當中是一項巨大的挑戰。”

 

  Richardson說,總而言之,PANDA,EQUIP和PAR正在幫助HCSC能夠以更低的成本和更好的健康結果來為其會員提供更有效的健康護理。





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